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+!第23回研究会 於 人工知能学会合同研究会2019
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+第23回研究会開催要領
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+*日時 2019年11月23日（土，祝）9:00 - 12:00, 15:00 - 18:00
+*場所 [[慶應義塾大学 矢上キャンパス|https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf2019/access/]]
+*[[人工知能学会合同研究会2019|https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/]]の一環として開催
+*参加費 無料
+*合同研究会参加（こちらも無料）への事前参加登録が必要です．[[こちら|https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf2019/registration/]]よりお申し込みください．
+*予稿 研究会発表の予稿は，開催日前の11月21日（木）に本HPにて公開します．
+**当日は紙ベースの配布はせず，USBよりのコピーとなります．
+**できるだけ事前にダウンロードしていただけるようお願いします．
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+!9:00 - 9:30
+!!!隠れた良作を推薦可能なWeb小説レコメンドシステムの提案
+*○小坂 直輝（早稲田大学）, 小林 哲則（早稲田大学）, 林 良彦（早稲田大学）
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+ Web小説投稿サイトにおいては，多くの作品から好みの作品を探すのが難しく，隠れた良作が生まれたり，読者が一部の作品に偏ってしまう問題がある．本研究では，作品の類似度や質を作品自体の情報から推定するモデルを構築し，隠れた良作の推薦や，ユーザーによる推薦基準の操作が可能なレコメンドシステムを提案する．特に本発表では，類似度や質を定める有効な情報について検討し，機械学習を用いた推定実験の結果を議論する．
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+!9:30 - 9:50
+!!!物語内の人物と場所情報の時系列可視化による読書支援
+*○MA JIAXIU（立命館大学）, 西原 陽子（立命館大学）, 山西 良典（立命館大学）
+
+ 読書を再開する際に、これまでに読んだ内容を忘れ、再度読み直すことや、忘れたまま読み進め、話の内容が分からなくなることがある。特に、多くの人物が出てくる物語では、人物の行動が分かりにくくなることがある。本研究では、読書の進度に応じて人物と場所の推移を可視化し、人物の行動を思い出すことを促すことで読書を支援する。本稿では中間報告として、物語テキスト内の人物と場所表現の抽出精度について報告する。
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+!9:50 - 10:20
+!!!言語学の語用論や配慮表現の先端技術への適用に関する一考察～敬語や待遇表現などの配慮表現は本当に必要か～
+*太田 博三（放送大学）
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+ 対話システムや機械翻訳，ヒューマンエージェント・インタラクションに対して，敬語や待遇表現などの配慮表現は本当に必要か否かを例示し，論じたものである．近年の人工知能は，ディープラーニングを指すことが少なくない．しかし，知識ベースの人工知能が表に出てこなくなった．ここで本稿では，言語学の語用論や配慮表現を整理し，先端技術で，どの程度，反映され実現されているか，どこまで実装可能かを考察する．
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+!10:20 - 10:50
+!!!SNS上の悪口を含む投稿に対する取り下げを促すフィードバック文の自動生成方法の検討
+*○藤堂 悠杜（立命館大学）, 西原 陽子（立命館大学）, 山西 良典（立命館大学）
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+ 本稿では，SNS上の悪口を含む投稿を取り下げさせるために有効であるフィードバック文について4種類の文を用意し，アンケート調査・考察を行った．前提条件として明らかな悪口の有無・悪口に相当する単語の指摘の有無で４つの条件を設定した．調査の結果，投稿者が同様の悪口を受けた場合をセルフトークさせる文が最も取り下げに対する効果が高いと分かった．また，悪口に相当する単語を指摘する方が効果が高いことも分かった．
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+!!!10:50 - 11:20 休憩
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+!11:20 - 11:40
+!!!階層的トピックモデルに基づく宿泊レビューの時間変化分析
+*○佐藤 裕次郎（立命館大学）, 山西 良典（立命館大学）, 西原 陽子（立命館大学）
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+ 宿泊レビューは実際に泊まったユーザの声が聞ける貴重なリソースである．しかし，特定のトピックに関する情報の抽出はユーザに任されている．トピックとして季節の特徴を提示することにより，季節に応じて最適な宿泊施設選びができる可能性がある．そこで本研究では，階層的トピックモデルを用いてレビューに含まれる季節的な潜在トピックの階層構造を示す．提案手法によって，ユーザの宿泊施設決定を支援できるか検討する．
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+!11:40 - 12:00
+!!!分析対象と目的に基づきデータ分析手法の選択を支援するインタフェースの検討
+*○西原 陽子（立命館大学）, 深井 俊樹（立命館大学）, 山西 良典（立命館大学）
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+ 計算機を用いたデータ分析を行うためには、分析対象と目的に適した手法を選択する必要があるが、分析の初心者には手法の選択が困難なことが多い。本研究ではテキストマイニングのソフトウェアの一つであるTETDMを用い、ユーザの分析対象と目的が入力されると、TETDMに含まれる手法の中から適した手法を出力するインタフェースを提案する。評価実験を行い、インタフェースの有用性を確認した。
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+!!!12:00 - 13:20 昼休み
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+!!!13:20 - 14:30 （合同研究会）【合同企画】 AI ELSI賞表彰式およびシンポジウム（14棟MMR）
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+!!!14:30 - 15:00 休憩
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+!15:00 - 15:20
+!!!Creating Reverse Dictionary of English Idiomatic Expressions by Mapping Word Embeddings to Singular Vectors
+*○劉 暁冬（北海道大学），Rafal Rzepka（北海道大学），荒木健治（北海道大学）
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+ We created a reverse dictionary of English idiomatic expressions by integrating Vector Space and Neural Language Models. Evaluation showed that our proposed method outperforms a commercial system.
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+!15:20 - 15:50
+!!!HMMを利用した深層学習ネットワークからの分類パターンの抽出と可視化
+*○安藤 雅行（滋賀県立大学，理化学研究所）, 河原 吉伸（九州大学，理化学研究所）, 砂山 渡（滋賀県立大学）, 畑中 裕司（滋賀県立大学）
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+ 近年，深層学習のブラックボックス問題の解決が重要視されている．そこで本研究では，文章の分類問題を題材として，LSTMにより学習されたネットワークの解釈に向け， HMMを用いて，学習ネットワークから出力ラベルに分類されるための必要条件となる順序付きの時系列分類パターンの抽出と可視化を行う．また，人工データを用いて，提案手法により抽出される分類パターンの有効性を検証した．
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+!15:50 - 16:20
+!!!専門知識がないユーザのための対話的政治情報システムの提案
+*○渋木 英潔（国立情報学研究所）, 石下 円香（国立情報学研究所）, 神門 典子（国立情報学研究所）
+
+ フェイクニュースなどの信憑性判断のためには議会会議録などの一次情報にあたる必要がある。しかしながら、一般ユーザが政治的課題の論点に詳しいとは限らず、どのようなクエリで検索すればよいのか分からないこともある。そこで、賛否や理由といった論点となりやすい観点をシステムが提示する対話的な検索システムを提案する。
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+!!!16:20 - 16:25 休憩
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+!16:25 - 16:55
+!!!［招待講演］SIGIR2019参加報告
+*○野本 昌子（ヤフー株式会社）, Bhattacharjee Anupam（ヤフー株式会社）
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+ 情報検索の最高峰の国際会議であるSIGIR2019が2019年7月にフランスで開催された．本稿ではSIGIR2019の参加報告として概要と動向，論文の一部を紹介する．フルペーパーの採択率は19.7%で，国別では投稿論文数，採択論文数とも中国が最多であった．
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+!!!16:55 - 17:00 休憩
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+!17:00 - 18:00
+!!!［招待講演］マンガの自動翻訳に向けて
+*石渡 祥之佑（Mantra，東京大学）
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+ Mantraは、2019年より、マンガの海外展開を助けることを目指し、自然言語処理や画像認識等の技術を活用し、マンガの自動翻訳エンジンや多言語漫画配信サービス等の開発を行っている。本講演では、マンガの自動翻訳における技術的チャレンジと、それに対するMantraの取り組みを紹介する。
+!第23回研究会 於 人工知能学会合同研究会2019
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+第23回研究会開催要領
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+*日時 2019年11月23日（土，祝）9:00 - 12:00, 15:00 - 18:00
+*場所 [[慶應義塾大学 矢上キャンパス|https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf2019/access/]]
+*[[人工知能学会合同研究会2019|https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/]]の一環として開催
+*参加費 無料
+*合同研究会参加（こちらも無料）への事前参加登録が必要です．[[こちら|https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf2019/registration/]]よりお申し込みください．
+*予稿 研究会発表の予稿は，開催日前の11月21日（木）に本HPにて公開します．
+**当日は紙ベースの配布はせず，USBよりのコピーとなります．
+**できるだけ事前にダウンロードしていただけるようお願いします．
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+!9:00 - 9:30
+!!!隠れた良作を推薦可能なWeb小説レコメンドシステムの提案
+*○小坂 直輝（早稲田大学）, 小林 哲則（早稲田大学）, 林 良彦（早稲田大学）
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+ Web小説投稿サイトにおいては，多くの作品から好みの作品を探すのが難しく，隠れた良作が生まれたり，読者が一部の作品に偏ってしまう問題がある．本研究では，作品の類似度や質を作品自体の情報から推定するモデルを構築し，隠れた良作の推薦や，ユーザーによる推薦基準の操作が可能なレコメンドシステムを提案する．特に本発表では，類似度や質を定める有効な情報について検討し，機械学習を用いた推定実験の結果を議論する．
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+!9:30 - 9:50
+!!!物語内の人物と場所情報の時系列可視化による読書支援
+*○MA JIAXIU（立命館大学）, 西原 陽子（立命館大学）, 山西 良典（立命館大学）
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+ 読書を再開する際に、これまでに読んだ内容を忘れ、再度読み直すことや、忘れたまま読み進め、話の内容が分からなくなることがある。特に、多くの人物が出てくる物語では、人物の行動が分かりにくくなることがある。本研究では、読書の進度に応じて人物と場所の推移を可視化し、人物の行動を思い出すことを促すことで読書を支援する。本稿では中間報告として、物語テキスト内の人物と場所表現の抽出精度について報告する。
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+!9:50 - 10:20
+!!!言語学の語用論や配慮表現の先端技術への適用に関する一考察～敬語や待遇表現などの配慮表現は本当に必要か～
+*太田 博三（放送大学）
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+ 対話システムや機械翻訳，ヒューマンエージェント・インタラクションに対して，敬語や待遇表現などの配慮表現は本当に必要か否かを例示し，論じたものである．近年の人工知能は，ディープラーニングを指すことが少なくない．しかし，知識ベースの人工知能が表に出てこなくなった．ここで本稿では，言語学の語用論や配慮表現を整理し，先端技術で，どの程度，反映され実現されているか，どこまで実装可能かを考察する．
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+!10:20 - 10:50
+!!!SNS上の悪口を含む投稿に対する取り下げを促すフィードバック文の自動生成方法の検討
+*○藤堂 悠杜（立命館大学）, 西原 陽子（立命館大学）, 山西 良典（立命館大学）
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+ 本稿では，SNS上の悪口を含む投稿を取り下げさせるために有効であるフィードバック文について4種類の文を用意し，アンケート調査・考察を行った．前提条件として明らかな悪口の有無・悪口に相当する単語の指摘の有無で４つの条件を設定した．調査の結果，投稿者が同様の悪口を受けた場合をセルフトークさせる文が最も取り下げに対する効果が高いと分かった．また，悪口に相当する単語を指摘する方が効果が高いことも分かった．
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+!!!10:50 - 11:20 休憩
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+!11:20 - 11:40
+!!!階層的トピックモデルに基づく宿泊レビューの時間変化分析
+*○佐藤 裕次郎（立命館大学）, 山西 良典（立命館大学）, 西原 陽子（立命館大学）
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+ 宿泊レビューは実際に泊まったユーザの声が聞ける貴重なリソースである．しかし，特定のトピックに関する情報の抽出はユーザに任されている．トピックとして季節の特徴を提示することにより，季節に応じて最適な宿泊施設選びができる可能性がある．そこで本研究では，階層的トピックモデルを用いてレビューに含まれる季節的な潜在トピックの階層構造を示す．提案手法によって，ユーザの宿泊施設決定を支援できるか検討する．
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+!11:40 - 12:00
+!!!分析対象と目的に基づきデータ分析手法の選択を支援するインタフェースの検討
+*○西原 陽子（立命館大学）, 深井 俊樹（立命館大学）, 山西 良典（立命館大学）
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+ 計算機を用いたデータ分析を行うためには、分析対象と目的に適した手法を選択する必要があるが、分析の初心者には手法の選択が困難なことが多い。本研究ではテキストマイニングのソフトウェアの一つであるTETDMを用い、ユーザの分析対象と目的が入力されると、TETDMに含まれる手法の中から適した手法を出力するインタフェースを提案する。評価実験を行い、インタフェースの有用性を確認した。
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+!!!12:00 - 13:20 昼休み
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+!!!13:20 - 14:30 （合同研究会）【合同企画】 AI ELSI賞表彰式およびシンポジウム（14棟MMR）
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+!!!14:30 - 15:00 休憩
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+!!!Creating Reverse Dictionary of English Idiomatic Expressions by Mapping Word Embeddings to Singular Vectors
+*○劉 暁冬（北海道大学），Rafal Rzepka（北海道大学），荒木健治（北海道大学）
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+ We created a reverse dictionary of English idiomatic expressions by integrating Vector Space and Neural Language Models. Evaluation showed that our proposed method outperforms a commercial system.
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+!15:20 - 15:50
+!!!HMMを利用した深層学習ネットワークからの分類パターンの抽出と可視化
+*○安藤 雅行（滋賀県立大学，理化学研究所）, 河原 吉伸（九州大学，理化学研究所）, 砂山 渡（滋賀県立大学）, 畑中 裕司（滋賀県立大学）
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+ 近年，深層学習のブラックボックス問題の解決が重要視されている．そこで本研究では，文章の分類問題を題材として，LSTMにより学習されたネットワークの解釈に向け， HMMを用いて，学習ネットワークから出力ラベルに分類されるための必要条件となる順序付きの時系列分類パターンの抽出と可視化を行う．また，人工データを用いて，提案手法により抽出される分類パターンの有効性を検証した．
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+!15:50 - 16:20
+!!!専門知識がないユーザのための対話的政治情報システムの提案
+*○渋木 英潔（国立情報学研究所）, 石下 円香（国立情報学研究所）, 神門 典子（国立情報学研究所）
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+ フェイクニュースなどの信憑性判断のためには議会会議録などの一次情報にあたる必要がある。しかしながら、一般ユーザが政治的課題の論点に詳しいとは限らず、どのようなクエリで検索すればよいのか分からないこともある。そこで、賛否や理由といった論点となりやすい観点をシステムが提示する対話的な検索システムを提案する。
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+!!!16:20 - 16:25 休憩
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+!16:25 - 16:55
+!!!［招待講演］SIGIR2019参加報告
+*○野本 昌子（ヤフー株式会社）, Bhattacharjee Anupam（ヤフー株式会社）
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+ 情報検索の最高峰の国際会議であるSIGIR2019が2019年7月にフランスで開催された．本稿ではSIGIR2019の参加報告として概要と動向，論文の一部を紹介する．フルペーパーの採択率は19.7%で，国別では投稿論文数，採択論文数とも中国が最多であった．
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+!!!16:55 - 17:00 休憩
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+!17:00 - 18:00
+!!!［招待講演］マンガの自動翻訳に向けて
+*石渡 祥之佑（Mantra，東京大学）
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+ Mantraは、2019年より、マンガの海外展開を助けることを目指し、自然言語処理や画像認識等の技術を活用し、マンガの自動翻訳エンジンや多言語漫画配信サービス等の開発を行っている。本講演では、マンガの自動翻訳における技術的チャレンジと、それに対するMantraの取り組みを紹介する。
